Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016

## Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Beasiswa

## Nanda Novita
Universitas Sumatera Utara Jl. Universitas No. 9 Kampus USU Medan ndanovita3@gmail.com
Abstrak  — Beasiswa    merupakan  faktor  pendukung  beajar  pada  mahasiswa  sehingga  untuk mempermudah mengatur nilai beasiswa perlu sistem pendukung, sistem pendukung yang di gunakan dengan  menggunakan  metody  fuzzy  yaitu  fuzzy  tsukamoto,  fuzzi  tsukamoto  ini  mmenggunakan  2 variabel yaitu IP dan pendapatan orang tua untuk menentukan bobot beasiswa yang diperoleh.
Kata Kunci — Fuzzy , Tsukamoto, beasiswa

## I. PENDAHULUAN

## A.   Latar Belakang
Beasiswa  di  berikan  untuk  dapat  membantu  studi mahasiswa  dan  meningkatkan  kerajinan  mahasiswa dalam  belajar.  Sehingga  mahasiswa  yang  memiliki  IP rendah  tidak  berhak  mendapatkan  beasiswa  dan mahasiswa  yang  mendapatkan  beasiswa  ini  berdasarkan pendapatan orang tua dan IP.
Minimal  IP  3.0  dan  pendapatan  orang  tua  juga menetukan jenis beasiswa apa, premium, silver atau gold, jenis  beasiswa  ini  penulis  membuat  bobot  Rp.1.000.000 = Premium
1.500.000 = Silver 2.000.000 = Gold
Pada penelitian kali ini, penulis ingin meneliti tentang pemberian beasiswa dengan menggunakan metode fuzzy Tsukamoto.

## B.   Rumusan Masalah
Berdasarkan masalah di atas, maka penulis menggunakan metode fuzzy logic Tsukamoto untuk menentukan jumlah beasiswa  yang  di  terima  mahasiswa  berdasarkan  IP  dan pendapatan orang tua.

## C.  Tujuan
Tujuan penelitian ini adalah untuk mempermudah dan mengetahui fungsi di mana atau dengan nilai yang mana mahasiwa  mendapatkan  beasiswa  dengan  menggunakan metode fuzzy Tsukamoto.

## D.  Manfaat
Manfaat  tulisan  ini  sangat  banyak  terutama  untuk penulis  mengetahui  lebih  banyak  tentang  fuzzy  logic terkhusus fuzzy tsukamoto.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A.    Fuzzy Logic
Fuzzy  logic  pertama  sekali  di  temukan  Pada pertengahan 1960, oleh Prof. Lotfi Zadeh dari universitas California  di  Barkeley  menemukan  bahwa  hukum  benar atau  salah  dari  logika  boolean  tidak  memperhitungkan beragam kondisi yang nyata . . Fuzzy membaginya  dalam  derajat  keanggotaan  dan derajat  kebenaran,  yaitu  :  sesuatu  yang  dapat  menjadi sebagian  benar  dan  sebagian  salah  pada  waktu  yang sama.  Hal  ini  telah  dibuktikan  oleh  Bart  Kosko  bahwa logika boolean adalah kasus kusus dari logika fuzzy . Fuzzy logic merupakan cara untuk mencari solusi atas permasalahan  yang  dianggap  samar. Berikut  ini  salah satu contoh kurva fungsi keanggotaan trapesium :
Gambar 1. Kurva Fungsi Keanggotaan Trapesium
Secara  umum, fuzzy memiliki  empat  tahapan  dalam menyelesaikan permasalahan, yaitu :
1. Fuzzifikasi
2. Inferensi
3. Komposisi
4. Defuzzifikasi

## B.  Fuzzy Tsukamoto
Pada  metode fuzzy  Tsukamoto, proses  inferensi dilakukan
dengan aturan (rule) berbentuk IF-THEN dan menggunakan  operasi  AND,  dimana  akan  dipilih  nilai yang lebih minimum (MIN) dari dua variabel yang ada.

## C.  Indeks Prestasi (IP)
Indeks  prestasi  merupakan  nilai  yang  didapat mahasiswa  setelah  selesai  melakukan  proses  belajar selama  1  semester    IP  dapat  di  kategorikan  sebagai berikut :
Tabel 1. Kategori Indeks prestasi Kategori IP 2.50 Tidak pintar 3,00 Cukup pintar 3.50 Pintar 4.00 Sangat pintar

## C.  Pendapatan orang tua
Pendapatan  orang  tua    dapat  diukur  dengan  nominal yang  di  dapat,  setiap  mahasiswa  memiliki  pendapatan orang  tua  yang  berbeda  –  beda,  pendapatan  orang  tua menjadi petunjuk mendapatkan nilai beasiswa.  .
Tabel 2. Pendapatan Mahasiswa Nominal Keterangan 1.500.000 Kurang Mampu 2.000.000 Cukup Mampu 2.500.000 Mampu ≥ 3.000.000 Sangat Mampu

## III. PEMBAHASAN
Pada penelitian kali ini, digunakan dua variabel untuk menyatakan nilai nominal beasiswa, yaitu Indeks prestasi (IP)    dan  Pendapatan  orang  tua.  Variabel  IP    terbagi  ke dalam  lima  himpunan fuzzy, yaitu  :  A,B,C,D,E  yaitu  : cukup pintar, pintar dan sangat pintar.
Tabel 3. Hubungan Antara IP  dan Pendapatan
Himpunan Pendpatan Nominal Beasiswa 3.00 2.000.000 1.500.000 3.50 > 2.500.000 1.000.000 3.75 1.500.000 2.000.000 Berikut ini asumsi untuk menentukan bobot dan nominal : Tabel 4 Bobot  Beasiswa Himpunan Kategori Bobot 1.000.000 Premium 0.50 1.500.000 Silver 0.75
2.000.000 Gold 1.00

## A.  Fuzzifikasi
Proses  fuzzifikasi  pada  penelitian  ini  dilakukan terhadap berdasarkan pendapatan orang tua dan IP mahasiswa

## 1) Fuzzifikasi Pendapatan
0 1.0 1000 1500 2000 2500 3000 KM CM M SM X

## Gambar 2. Fuzzifikasi Pendapatan
Fungsi Keanggotaan :
µ km =                             0  x ≥ 1500 1000 ≤ x ≤ 1500 x ≤ 1000
µ Cm =                   0  x ≤ 1000 ;  x ≥ 2000 1000 ≤ x ≤ 2000 2000 ≤ x ≤ 2500 1     1500 ≤ x ≤ 2000 µ M =                      0   x ≤ 2000 ;  x ≥ 3000
2000 ≤ x ≤ 3000 2500 ≤ x ≤ 3000
µ T =                              0      x ≤ 2500
2500 ≤ x ≤ 3000
Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016

## 1       x ≥ 3000
2)   Fuzzifikasi IP Mahasiswa 0 1.0 200 250 300 350 370 TP CP P SP X Gambar 3. Fuzzifikasi IP Mahasiswa Fungsi Keanggotaan : µ TP =                     0  y ≥ 3.0
2.0 ≤ y ≤ 3.0 1     y ≤ 2.0
µ CP =             0  y ≤ 2.0  ;  y ≥ 3.50 2.0 ≤ y ≤ 3.0 3.0 ≤ y ≤ 3.50 1        ≤ 3.0 µ P =                      0   y ≤ 3.0;y ≥3.75
3.00 ≤ y ≤ 3.50
1     3.50 ≥ x < 3.50
µ P =                          0  y ≤ 3.75
3.75 ≤ y ≤ 4.00
1           y  >  3.75

## 3)  Inferensi
Pada  proses  inferensi,  ditentukan  beberapa  aturan yang
akan  digunakan  untuk  mencari  solusi  dari  permasalahan yang ada. Berikut ini pada penelitian kali ini :
[R1]  Jika  Nilai  IP    ―3.00‖  dan  Pendapatan  Orang  tua ―Rp.1.500.000‖, maka bobot beasiswa  ―0.50 ‖.
[R2]  Jika Nilai IP ―3.50‖ dan pendapatan orang tua RP.2.800.000 maka bobot beasiswa 0.50
[R3]  Jika  Nilai  IP  ―3.75‖  dan  pendapatan  orang  tua 1.500.000 maka bobot beasiswa 1,0
[R4]    Jika  nilai  IP  ―3.20‖  dan  pendapatan  orang  tua 1.500.000 maka bobot beasiswa 0.75

## 4)   Aplikasi Masalah ke Aturan
Contoh    seorang  mahasiswa    memiliki  IP  3.50  dan pendapatan  orang  tua  1.800.000  dari  kasus  di  atas  maka mahasiswa  tersebut  memperoleh  beasiswa  jenis  ?  maka dari kasus ini  mencari solusi untuk memcahkan masalah .  Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  menghitung  fungsi keanggotaan masing-masing variabel :
µ Km = = =  0,4
µ Cm = = =  0,6 µ M =    0
µ Sm =    0
Hal  kedua  yang  dilakukan  adalah  mengaplikasikan aturan-aturan  yang  ada  untuk  memperoleh  hasil penyelesaian  masalah,  dimana  akan  diperoleh  α -predikat dan bobot beasiswa
[R1]  Jika  Nilai  IP    ―3.00‖  dan  Pendapatan  Orang  tua ―Rp.1.500.000‖,  maka  bobot  beasiswa    ―1  atau Gold ‖.
α -predikat = = =  1 = = =  1
[R2] Jika Nilai IP ―3.0‖ dan pendapatan orang tua Rp. 2.800.000 maka bobot beasiswa 0.50
α -predikat 2 = = =  0,4 =
= =  1
[R3]  Jika  Nilai  IP  ―3.75‖  dan  pendapatan  orang  tua
1.500.000 maka bobot beasiswa Gold
α -predikat 3
=
= =  1
= = =  1
[R4]    Jika  nilai  IP  ―3.20‖  dan  pendapatan  orang  tua 1.500.000 maka bobot beasiswa 0.75
α -predikat 4 = = =  1
= = =   0.6

## IV. KESIMPULAN
Berikut  ini  adalah  kesimpulan  terhadap  pembahasan metode fuzzy Tsukamoto dalam menyelesaikan permasalahan :
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  penelitian  ini, metode fuzzy Tsukamoto  berfungsi  begitu  efesien  dan mempermudah pekerjaan serta melihat lebih jelas seperti nyata.

## REFERENSI
[1]      Handayani  Tri  ,  wawan  laksito.,  Teguh  Susyanto    . Sistem pendukung  keputusan  beasiswa  diklat  dengan  fuzzy  MADM . Jurnal TIKom SiN . Indonesia [2]  Istraniady., Andrian, Priko. Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto  dan  Metode  Fuzzy  Mamdani  pada  Perbandingan Harga Sepeda Motor Bekas . Jurnal. STMIK GI MDP.
[3]  Kusuma  Dewi,  S.,  Purnomo,  Hari.  2004. Aplikasi  Logika  Fuzzy untuk Pendukung Keputusan . Graha Ilmu : Yogyakarta.
[4]  Fajar Solikin . 2011Aplikasi logika Fuzzy dalam Optimisasi Produksi Barang menggunakan Metode Mamdani dan Metode
Sugeno  . Skripsi . Univ.Negeri yogyakarta